
#include "algo.h"

float calculateMean(float * numbers, int size) {
    long sum = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        sum += ((int)(numbers[i] * 1000));
    }
    return (float)(sum/1000)/(float)size;
}

float calculateStdDevi(float * numbers, int size) {
    float mean = calculateMean(numbers, size);
    unsigned long sum_square = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        sum_square += (int)(1000 * (numbers[i] - mean)) * 
            (int)(1000 * (numbers[i] - mean));
    }
    double variance = (double)sum_square/(double)(size);    
    return (float)sqrt(variance)/(double)size;
}

void CalculateMean(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    *mean = calculateMean(numbers, size);
    printf("\t平均值为%.3f\n", *mean);
}

void CalculateStdDevi(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    *std_devi = calculateStdDevi(numbers, size);
    printf("\t标准差为%.3f\n", *std_devi);
}

/* 实现原理参考：https://www.cnblogs.com/HalfCircle/p/44af2b4c5ec986a5a6e197889f9604c3.html */


/*
@description: 限幅滤波算法
A、方法：
    - 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）
    - 每次检测到新值时判断：
        - 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效
        - 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
B、优点：
    - 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
C、缺点：
    - 无法抑制那种周期性的干扰
    - 平滑度差
*/
void LimitAmplitudeFiltering(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    if (size < 1) {
        printf("    [Error] Invlid Size.\n");
        fflush(stdout);
        return;
    }
    float last = calculateMean(numbers, size);
    printf("    请输入最大偏差值: ");
    fflush(stdout);
    float offset = 0;
    scanf("%f", &offset);
    // if (offset) {
    //     printf("    无效偏差值\n");
    //     fflush(stdout);
    //     return;
    // }

    float new_numbers[size];
    int new_size = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        if (last - offset <= numbers[i] && numbers[i] <=  last + offset) {
            last = numbers[i];
            new_numbers[new_size++] = numbers[i];
        }
    }
    *mean = calculateMean(new_numbers, new_size);
    *std_devi = calculateStdDevi(new_numbers, new_size);
    printf("    经过限幅滤波后\n");
    printf("      平均值: %.3f\n", *mean);
    printf("      标准差: %.3f\n", *std_devi);
    printf("    [WARN] 限幅滤波容易陷入历史经验主义的错误，且容易持续偏离\n");
    fflush(stdout);
}

int compare(const void * a, const void * b) {
    int _a = *(const int *)a;
    int _b = *(const int *)b;
    return _a == _b? 0:
        _a > _b? 1: -1;
}
/*
@description: 中值滤波
A、方法：
    - 连续采样N次（N取奇数）
    - 把N次采样值按大小排列
    - 取中间值为本次有效值

B、优点：
    - 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
    - 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果

C、缺点：
    - 对流量、速度等快速变化的参数不宜
*/
void MedianFiltering(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    if (size < 1) {
        printf("    [Error] Invlid Size.\n");
        fflush(stdout);
        return;
    }
    float new_numbers[size/2];
    for (int i = 0; i < size; ) {
        new_numbers[i/2] = numbers[i];
        i += 2;
    }

    qsort(new_numbers, size/2, sizeof(float), compare);
    float median = new_numbers[size/2/2];
    if (size/2%2 == 0) {
        median = (new_numbers[size/2/2] + new_numbers[size/2/2-1])/2.0;
    }
    
    printf("    经过中值滤波后\n");
    printf("      中位数: %.3f\n", median);
    printf("    [WARN] 中值滤波适用于变化缓慢的数据场景\n");
    fflush(stdout);

    *mean = calculateMean(new_numbers, size/2);
    *std_devi = calculateStdDevi(new_numbers, size/2);
}

char getSampleLengthAndFreq(int * len, int * fre, int size) {
    printf("    请输入采样队列长度和采样频率(以空格间隔): ");
    fflush(stdout);
    scanf("%d %d", len, fre);
    if (*len < 1 || *len >= size || *fre < 1 || *fre >= size) {
        printf("    无效的采样队列长度或采样频率\n");
        fflush(stdout);
        return 0;
    }
    return 1;
}

char getSampleLengthAndOffset(int * len, float * offset, int size) {
    printf("    请输入采样队列长度和最大偏差值(以空格间隔): ");
    fflush(stdout);
    scanf("%d %f", len, offset);
    if (*len < 1 || *len >= size) {
        printf("    无效的采样队列长度\n");
        fflush(stdout);
        return 0;
    }
    return 1;
}

char getFilterCoefficient(float * coef) {
    printf("    滤波系数: ");
    fflush(stdout);
    scanf("%f", coef);
    if (1 < *coef || 0 > *coef) {
        printf("    无效的滤波系数\n");
        fflush(stdout);
        return 0;
    }
    return 1;
}


/*
@description: 算数平均值滤波
A、方法：
    - 连续取N个采样值进行算术平均运算
    - N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低
    - N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高
    - N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4

B、优点：
    - 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
    - 这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动

C、缺点：
    - 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
*/
void MeanValueFiltering(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    int new_size, sep;
    char flag = getSampleLengthAndFreq(&new_size, &sep, size);
    if (!flag) { return ;}
    printf("    算术平均滤波中...\n");
    fflush(stdout);

    int times = 0;
    float new_numbers[new_size];
    for (int i = 0; i < size; ) {
        for (int j = 0; j < new_size; j++) {
            new_numbers[j] = numbers[i + j];
        }
        float ave = calculateMean(new_numbers, new_size);
        printf("      第 %d 轮采样，平均值: %.3f\n", times++, ave);
        fflush(stdout);
        i += sep;
    }
    printf("    [WARN] 算数平均值滤波不适用于变化缓慢的数据场景\n");
    fflush(stdout);
}

/*
@description: 滑动平均滤波算法
A、方法：
    - 把连续取N个采样值看成一个队列
    - 队列的长度固定为N
    - 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)
    - 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果
    - N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4

B、优点：
    - 对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高
    - 适用于高频振荡的系统

C、缺点：
    - 灵敏度低
    - 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
    - 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
    - 不适用于脉冲干扰比较严重的场合
*/
void MovingAverageFiltering(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    int new_size, sep;
    char flag = getSampleLengthAndFreq(&new_size, &sep, size);
    if (!flag) { return ;}
    
    float new_numbers[new_size];
    for (int i = 0; i < new_size-1; i++) {
        new_numbers[i] = numbers[i]; 
    }
    printf("    滑动平均滤波中...\n");
    fflush(stdout);

    int new_ind = new_size - 1, ind = sep, times = 1;
    do {
        new_numbers[new_ind] = numbers[ind];
        float ave = calculateMean(new_numbers, new_size);
        printf("      第 %d 轮采样，平均值: %.3f\n", times++, ave);
        fflush(stdout);

        if (++new_ind >= new_size) {
            new_ind = 0;
        }
        ind += sep;
    } while (ind < size);
    // TODO 使用场景分析
}

/*
@description: 中位值平均滤波算法
A、方法：
    - 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”
    - 连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值
    - 然后计算N-2个数据的算术平均值
    - N值的选取：3~14

B、优点：
    - 融合了两种滤波法的优点
    - 对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差

C、缺点：
    - 测量速度较慢，和算术平均滤波法一样
*/
void MedianAverageFiltering(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    int new_size, sep;
    char flag = getSampleLengthAndFreq(&new_size, &sep, size);
    if (!flag) { return ;}
    if (new_size-2 <= 0) {
        printf("    [Error] 无效的采样长度.\n");
        fflush(stdout);
        return;
    }
    printf("    中位值平均滤波中...\n");
    fflush(stdout);

    int times = 0;
    float new_numbers[new_size];
    for (int i = 0; i < size; ) {
        for (int j = 0; j < new_size; j++) {
            new_numbers[j] = numbers[i];
        }
        qsort(new_numbers, new_size, sizeof(float), compare);
        float ave = calculateMean(new_numbers + 1, new_size-1);
        printf("      第 %d 轮采样，平均值: %.3f\n", times++, ave);
        fflush(stdout);
        i += sep;
    }
    // TODO 使用场景分析
}

/*
@description: 限幅平均滤波法
A、方法：
    - 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
    - 每次采样到的新数据先进行限幅处理，
    - 再送入队列进行递推平均滤波处理

B、优点：
    - 融合了两种滤波法的优点
    - 对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差

C、缺点：
    - 比较浪费RAM
*/
void LimitAmplitudeAverageFiltering(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    int new_size; float offset;
    char flag = getSampleLengthAndOffset(&new_size, &offset, size);
    if (!flag) { return ;}
    printf("    限幅平均滤波中...\n");
    fflush(stdout);

    int times = 0;
    float new_numbers[new_size]; 
    for (int i = 0; i < new_size-1; i++) {
        new_numbers[i] = numbers[i];
    }

    int new_ind = new_size-2, ind = new_size-2;
    for (int i = new_size-1; i < size; i++) {        
        if (new_numbers[new_ind] - offset <= numbers[i] && numbers[i] <= new_numbers[new_ind] + offset) {
            new_numbers[new_ind] = numbers[i];
            float ave = calculateMean(new_numbers + 1, new_size-1);
            printf("      第 %d 轮采样，平均值: %.3f\n", times++, ave);
            fflush(stdout);
            new_ind = new_ind >= new_size? 0: new_ind+1;
        }
    }
    // TODO 使用场景分析
}

/*
@description: 一阶滞后滤波法
A、方法：
    - 取a=0~1
    - 本次滤波结果=（1-a）本次采样值+a上次滤波结果

B、优点：
    - 对周期性干扰具有良好的抑制作用
    - 适用于波动频率较高的场合

C、缺点：
    - 相位滞后，灵敏度低
    - 滞后程度取决于a值大小
    - 不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号
*/
void FirstOrderLagFiltering(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    float coef;
    char flag = getFilterCoefficient(&coef);
    if (!flag) { return;}
    printf("    一阶滞后滤波中...\n");
    fflush(stdout);

    int times = 0;
    float last_res = numbers[0], cur_res;
    for (int i = 1; i < size; i++) {
        cur_res = (1-coef) * numbers[i] + coef * last_res;
        printf("      第 %d 轮采样，当前滤波结果: %.3f\n", times++, cur_res);
        fflush(stdout);
        last_res = cur_res;
    }
    // TODO 使用场景分析
}

/*
@description: 加权递推平均滤波法
A、方法：
    - 是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权
    - 通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。
    - 给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低

B、优点：
    - 适用于有较大纯滞后时间常数的对象
    - 和采样周期较短的系统

C、缺点：
    - 对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号
    - 不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差
*/
char getWeightedNumAndType(int * num, int * type) {
    printf("    请输入加权份数(以空格间隔): ");
    fflush(stdout);
    scanf("%d", num);
    printf("    算法类型如下:\n");
    printf("      1) 升序。1:2:···:n 加权（推荐）\n");
    printf("      2) 降序。n:n-1:···:1 加权\n");
    printf("      3) 平序。1:1:···:1 加权\n");
    printf("      4) 自定义各加权系数（待实现）\n");
    printf("    请输入算法类型: ");
    fflush(stdout);
    scanf("%d", type);
    if (*type < 1 || *type > 3) {
        printf("    无效的算法类型\n");
        fflush(stdout);
        return 0;
    }
    return 1;   
}


enum {
    ASC_ORDER = 1,
    DESC_ORDER = 2,
    FALT_ORDER = 3
};

void genCoefficients(int * coefs, int size, int sum, int _type) {    
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        switch (_type) {
            case ASC_ORDER: 
                coefs[i] = i+1;
                break;
            case DESC_ORDER: 
                coefs[i] = size-1-i;
                break;
            case FALT_ORDER: 
                coefs[i] = sum/size;
                break;
            default:
                break;
        }
    }
}

/*
@description: 加权递归平均滤波算法
A、方法：
    - 是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权
    - 通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。
    - 给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低

B、优点：
    - 适用于有较大纯滞后时间常数的对象
    - 和采样周期较短的系统

C、缺点：
    - 对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号
    - 不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差
*/
void WeightedRecursiveAverageFiltering(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    int num, type;
    char flag = getWeightedNumAndType(&num, &type);
    if (!flag) { return; }
    printf("    一阶滞后滤波中...\n");
    fflush(stdout);
    
    int coefs[num], sum = num*(1+num)/2;    
    genCoefficients(coefs, num, sum, type);
    int ind = 0, times = 0;
    while (ind + num < size) {
        float acc = 0;
        for (int i = 0; i < num; i++) {
            acc += numbers[ind+i] * coefs[i];
        }                
        printf("      第 %d 轮采样，当前滤波结果: %.3f\n", ind++, acc/(float)sum);
        fflush(stdout);
    }
    // TODO 使用场景分析
}



char getBucketHeightAndStdValueAndOffset(int * height, float * stdv, float * offset) {
    printf("    请输入滤波计数值、数据期望值和误差偏移值(以空格间隔，非限幅算法误差偏移值输入0即可): ");
    fflush(stdout);
    scanf("%d %f %f", height, stdv, offset);
    if (*height < 1) {
        printf("    无效的滤波计数值或数据期望值\n");
        fflush(stdout);
        return 0;
    }
    return 1;   
}
/*
@description: 消抖滤波法
A、方法：
    - 设置一个滤波计数器
    - 将每次采样值与当前有效值比较：
    - 如果采样值＝当前有效值，则计数器清零
    - 如果采样值<>当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否>=上限N(溢出)
    - 如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器

B、优点：
    - 对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
    - 可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动

C、缺点：
    - 对于快速变化的参数不宜
    - 如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统
*/

void shiverFiltering(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    int height;
    float stdv, offset;
    char flag = getBucketHeightAndStdValueAndOffset(&height, &stdv, &offset);
    if (!flag) {return;}
    printf("    （限幅）消抖滤波中...\n");
    fflush(stdout);

    int times = 0, cnt = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        float tmpv = numbers[i];
        if ((-0.00001 >= offset || offset >= 0.00001) && (stdv - numbers[i] > offset || numbers[i] - stdv > offset)) {
            tmpv = stdv;
        }

        if (-0.000001 <= stdv - tmpv && stdv - tmpv <= 0.000001) {
            cnt = 0;
            continue;
        }
        cnt++;
        if (cnt == height) {
            cnt = 0;
            stdv = tmpv;
        }
        printf("      第 %d 轮采样，当前滤波结果: %.3f\n", i+1, stdv);
        fflush(stdout);
    }
}

void ShiverFiltering(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    shiverFiltering(numbers, size, mean, std_devi);
    // TODO 使用场景分析，但感觉有点废
}


/*
@description: 限幅消抖滤波法
A、方法：
    - 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
    - 先限幅,后消抖

B、优点：
    - 继承了“限幅”和“消抖”的优点
    - 改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统

C、缺点：
    - 对于快速变化的参数不宜
*/
void LimitAmplitudeShiverFiltering(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {
    shiverFiltering(numbers, size, mean, std_devi);
    // TODO 使用场景分析
}


void KalmanFiltering(float * numbers, int size, float * mean, float * std_devi) {

}